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文档简介
城WO2020103781A1,2020.05.28本发明公开一种泵站供水系统节能调度方域,利用训练和优化后的DQN模型确定不同用水各个泵调控后的流量中各非零流量均在泵的高流量调控是通过调节变频泵的运行转速以及控佳动作组合自动调节各变频泵的运行转速以及2步骤S5:按所述状态空间对应的效率最高的动作组步骤S6:判断各个泵调控后的流量中各非零流量是若步骤S6的输出结果为否,则执行步骤S7:以各个泵调控后若步骤S6的输出结果为是,则执行步骤S8:记录所述状态步骤S9:利用不同的所述用水需求以及所述(6)智能体观测环境并获得状态sr;状态st即在需求的总流量下的每台泵的流量和扬3步骤S11:将实际的用水需求输入所述优化后的DQN模步骤S12:按所述实际的用水需求对应的最佳动作组合对所述泵站供水系统进行节能状态空间得到模块,用于针对每一所述用水需求,将所述用水需求输入所述DQN模型多种动作组合的效率得到模块,用于利用所述DQN模型得到所述状态空间对应的多种泵的流量调控模块,用于按所述状态空间对应的效率最高的动流量更新模块,用于当所述判断模块的输出结果为否时,以各最佳动作组合记录模块,用于当所述判断模块的输出结果为对应的效率最高的动作组合为所述用水需求对应的最训练数据集构建模块,用于利用不同的所述用水需求4(6)智能体观测环境并获得状态sr;状态st即在需求的总流量下的每台泵的流量和扬泵站供水系统节能调度模块,用于按所述实际的用水需求对序,所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行权利要求1_3中任一项所述的理器执行时实现如权利要求1_3中任一项所述的泵站供水系统节能5变频泵的运行转速和各工频泵的启停方案,从而使得泵站达到供水流量要求和扬程要求,DQN模型将所述流量总需求随机分配给泵站供水系统中各个泵,得到所述用水需求对应的6[0018]步骤S12:按所述实际的用水需求对应的最佳动作组合对所述泵站供水系统进行[0019]可选地,所述状态空间包括所述泵站供水系统中各个泵的流所述泵站供水系统中各个泵的流量之和等于所述流[0026]多种动作组合的效率得到模块,用于利用所述DQN模型得到所述状态空间对应的7[0035]可选地,所述状态空间包括所述泵站供水系统中各个泵的流所述泵站供水系统中各个泵的流量之和等于所述流器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行所述的泵站供水和优化后的DQN模型确定不同用水需求对应的最佳动作组合,按最佳动作组合对泵站供水此本发明能够根据最佳动作组合自动调节各变频泵的运行转速以及控制各工频泵的启停,[0050]图7为本发明型号GSC400/500一500/7的水泵效率η一流量Q和扬程H拟合关系示意[0051]图8为本发明型号GSC400/500一500/6的水泵效率η一流量Q和扬程H拟合关系示意8节能调度包括按实际的用水需求对应的最佳动作组合对泵站供水系统中各个泵的流量进[0072]泵站供水系统包括多个变频泵和多个工频泵;变频泵的调控动作包括调低转速、9[0074]本发明提供的泵站供水系统节能调度方法,是一种基于DQN算法的泵站供水系统[0075]本发明提供的一种基于DQN算法的泵站供水系统节能调度方法具体包括如下步[0084]该目标函数是针对扬程和流量需求确定的目标函数,该目标函数是基于DQN算法[0090]其中,QA和HA分别为水泵在额定转数下高效段工作对应的[0092]马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)为H]g调高转速。A表示智能体对工频泵的开闭状态,表示智能体对第y台工频泵的开闭状态,g[0113]DQN算法是在马尔科夫决策过程提供的框架下求解强化学习问题的算法之一,需状态下的最优行为(即在给定需求工作状个泵就会有对应的流量,在这个流量下时刚好是处于高效段),这个过程中先设定一个流[0121](6)智能体(agent)观测环境并获得状态St(在需求的总流量下的每台泵的流量和[0123](8)智能体获得新的状态St+1和即时奖励rt(得到新的流量扬程,[0133]②确定供水过程中各个水泵的功率N和效率η(计算各个水泵的功率N和效率η的作[0134]评估DQN算法在该问题中的优劣性的基础是仿真环境能否准确的模拟供水需求和流量Q和扬程H的定量关系式(即对变频泵的模拟需要其在任意转速下功率N关于流量Q和扬[0135]简单来说,先通过分析水泵的性能曲线图得到在任意转速下变频泵的功率N关于[0153]下面以本发明泵站供水系统节能调度方法应用于某给水厂对其负责片区的供水[0180]多种动作组合的效率得到模块,用于利用DQN模型得到状态空间对应的多种动作[0186]模型训练和优化模块,用于利用训练数据集训练和优化DQN模型,得到优化后的处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的泵站供水系统节机程序被处理器执行时实现实施例一的泵站供水系统节
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